np.random modülünü kullanarak rastgele sayılar üretme
Bu dersin ve devamının kalanında np.random modülünü bolca kullanacağız. Aslında, hacker istatistikçisi şapkanı taktığında RNG örneklerinin yöntemlerini muhtemelen diğer tüm işlevlerden daha sık çağıracaksın. Hadi basit bir işlev olan rng.random() ile bir deneme turu atalım. Bu işlev sıfır ile bir arasında rastgele bir sayı döndürür. rng.random()'ı birkaç kez çağırırsan, sayıların sıfır ile bir arasında gezindiğini görmelisin.
Bu egzersizde, sıfır ile bir arasında birçok rastgele sayı üretecek ve sonra sonuçların bir histogramını çizeceğiz. Sayılar gerçekten rastgele ise histogramdaki tüm sütunların yükseklikleri (yaklaşık olarak) eşit olmalıdır.
Videoda Justin'in, rng.random()'a size=4 anahtar argümanını vererek 4 rastgele sayı ürettiğini fark etmiş olabilirsin. Böyle bir yaklaşım, for döngüsünden daha verimlidir; ancak bu egzersizde, hacker istatistiğini bir deneyi tekrar tekrar yürütme pratiği olarak deneyimlemek için bir for döngüsü yazacaksın.
Bu egzersiz
Python ile İstatistiksel Düşünme (Bölüm 1)
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
42tohumunu kullanarakrngadlı bir rastgele sayı üreteci oluştur ve tohumla.- Rastgele sayıları saklamak için 100.000 elemanlı boş bir dizi
random_numbersbaşlat. Bunu yapmak için mutlakanp.empty(100000)kullan. rng.random()kullanarak 100.000 rastgele sayı çekmek ve bunlarırandom_numbersdizisine yazmak için birfordöngüsü yaz. Bunu yapmak içinrange(100000)üzerinde dön.random_numbersiçin bir histogram çiz. Bu durumda yalnızca rastgele sayı üretecini kontrol ettiğimizden eksenleri etiketlemene gerek yok. Grafiğini göstermek için Yanıtı Gönder'e bas.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Instantiate and seed the random number generator
# Initialize random numbers: random_numbers
random_numbers = ____
# Generate random numbers by looping over range(100000)
for i in ____:
random_numbers[i] = ____
# Plot a histogram
_ = plt.hist(____)
# Show the plot
plt.show()